dLocal, перша уругвайська компанія-єдиноріг, зробила революцію у сфері транскордонних платежів завдяки своїм інноваційним процесам забезпечення відповідності вимогам. Завдяки партнерству з AWS та впровадженню Amazon Quick Automate, dLocal автоматизувала процес перевірки веб-сайтів продавців, забезпечивши ефективне та послідовне дотримання політик у великих масштабах.
Qbtech покращує діагностику СДУГ за допомогою об'єктивних вимірювань та штучного інтелекту, запускаючи QbMobile для оцінки на смартфонах з використанням AWS. Компанія оптимізувала робочий процес машинного навчання за допомогою Amazon SageMaker AI та AWS Glue, щоб зробити доступ до об'єктивної оцінки СДУГ більш демократичним.
Економіка США перебуває під сильним впливом таких технологічних гігантів, як ChatGPT та OpenAI, вартість яких оцінюється в 500 млрд доларів, що формує майбутнє, кероване штучним інтелектом. Швидке зростання та потенційні ризики інтелектуальних машин викликають глобальну дискусію щодо регулювання та ризиків.
Нове дослідження показує, що система автопілота Tesla може бути більш схильною до ризику аварій, ніж вважалося раніше. Дослідники закликають до посилення контролю та прозорості у розробці технологій автономного водіння.
Маркетингові команди стикаються з проблемами обмеженого часу, високих витрат і необхідності творчого підходу. Генеративна штучна інтелігенція Amazon Nova пропонує рішення для швидкого та ефективного створення рекламних кампаній. Bancolombia використовує Amazon Nova для оптимізації своїх маркетингових візуальних матеріалів, підкреслюючи переваги штучного інтелекту в сучасних рекламних кампаніях.
Моделі Voxtral від Mistral AI поєднують обробку тексту та аудіо в одній платформі, з варіантами, оптимізованими для різних випадків використання. Ці моделі, розміщені на Amazon SageMaker з використанням vLLM та BYOC, пропонують розширені можливості розуміння аудіо та виклику функцій для різних додатків.
Лінійна регресія є базовою, але не справляється з нелінійними даними; квадратична регресія розширює її можливості для обробки складних даних. Демонстрація на C# показує точність квадратичної регресії з використанням синтетичних даних і генерації нейронних мереж.
Активістська група Anna's Archive стверджує, що зібрала треки та метадані Spotify, що спричинило розслідування. Потенційний поштовх для компаній, що займаються штучним інтелектом, які шукають матеріали для розвитку технологій.
OpenAI запускає GPT-5.2, який досягає найвищих показників у галузевих тестах на базі інфраструктури NVIDIA. Передові системи NVIDIA знижують витрати та прискорюють розробку моделей штучного інтелекту, що призводить до революційного підвищення продуктивності.
Прогнозне технічне обслуговування використовує датчики та аналітику для прогнозування відмов обладнання, що продемонструвала компанія Amazon за допомогою моделей Foundation Models. Це рішення підвищує ефективність і може бути адаптоване для різних галузей промисловості, скорочуючи час простою та максимізуючи продуктивність.
Організації шукають ефективні методи підказки ШІ, щоб збалансувати якість, вартість і затримку. Chain-of-Draft (CoD) пропонує більш ефективну альтернативу традиційним підказкам, зменшуючи використання токенів на 75% і затримку на понад 78%, зберігаючи при цьому рівень точності.
Дослідники з MBL вивчають формування пам'яті за допомогою графічних процесорів NVIDIA RTX і робочих станцій HP Z з метою розгадки механізмів роботи пам'яті на молекулярному рівні для потенційної профілактики неврологічних захворювань. Розуміння ролі пам'яті в психічному здоров'ї може привести до прориву в дослідженні хвороби Альцгеймера і деменції.
Наукові прориви MIT у 2025 році в галузі квантової фізики, штучного інтелекту та охорони здоров'я потрапили на перші шпальти газет у всьому світі. Випускники MIT заснували компанії, які щорічно приносять 1,9 трильйона доларів і створюють мільйони робочих місць.
Інвестиції в глобальний ринок центрів обробки даних досягли 61 млрд доларів, що було спричинено попитом на штучний інтелект, і, за даними S&P Global, не спостерігається жодних ознак уповільнення. Аналітики прогнозують продовження бурхливого будівництва для задоволення ненаситних потреб в енергії, що обумовлені діяльністю компаній, які займаються штучним інтелектом, а інвестиції в 2024 році...
Наївні регресійні моделі з деревом рішень надмірно пристосовуються до навчальних даних. Техніки багінгу та випадкового лісу борються з надмірним пристосуванням, використовуючи підмножини для навчання.